工期不确定下产品开发任务调度的多目标优化

针对产品开发中任务工期的不确定性,以产品开发时间最短和成本最低为目标,运用区间数方法描述任务工期的不确定性,建立了工期不确定条件下区间型多目标优化数学模型,并基于区间序关系将该模型转化为确定性的优化模型。采用改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行求解,得到了产品开发任务调度的Pareto最优解集。通过实例说明了该方法的实施过程,计算结果表明了该方法的有效性。     

[生产计划]基于NSGA-Ⅱ的产品开发任务调度多目标优化

针对传统的加权系数法和约束法等不能很好解决产品开发任务调度多目标优化的问题,建立了以产品开发时间和成本为目标的多目标优化模型,采用改进的非支配排序遗传算法得出Pareto最优解集,并利用模糊优选法对该解集进行选优,确定了产品开发任务调度的最优执行方案。对两个经典多目标测试函数的求解及对比分析表明了该算法的优越性,结合实例说明了该方法的实施过程及有效性。     

多载量自动导引车系统防死锁任务调度方法

针对车辆装配制造应用环境中的辅料配送多载量自动导引车系统(AGVS)任务调度问题,建立了以最小化任务配送路程和最大化待料停产剩余时间为综合优化目标的任务调度数学模型,提出于基于改进带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的防死锁任务调度方法。首先,构建了多个用于产生优质个体的启发式规则,以提升NSGA-Ⅱ初始种群的质量;设计了结合前瞻性预测机制和防死锁策略的个体解码决策流程,以决策出满足所有约束条件的防死锁任务调度方案;然后,为了加速非支配前沿向更优方向收敛,设计了带精英保留策略与邻域搜索的种群进化机制;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证。仿真结果表明：与其他方法相比,所提出的防死锁任务调度方法,能够以较低的任务执行时间获得更高的内饰装配线产能。     

多工作日历下的大型工程项目多目标任务指派优化方法

为解决多工作日历下大型工程项目任务指派问题,提出一种多目标优化方法。建立了以项目工期最短、成本最低为优化目标,考虑多工作日历约束的大型工程项目多目标任务指派优化模型;提出基于多工作日历的时间推算方法,解决了多工作日历下工程项目任务指派的关键问题。设计了带精英策略的快速非支配排序遗传算法求解优化模型,其中编码采用基于承包商号的整数编码方式,交叉操作采用两点交叉方式,变异操作采用单点变异方式。种群初始化采用拒绝策略以保证个体可行性,变异过程采用修复策略以保证子代个体的可行性。解码操作根据各任务被指派的承包商号数组,在任务成本数组中查出任务成本,对各任务成本求和得到项目成本;在任务时间数组中查出任务时间,基于关键路径法采用正向推算函数FC得到各任务最早开工时刻、最早完工时刻,进而求出项目工期。进化结束后将所得到的Pareto解集存入工作表"Pareto解集",当决策人员双击某个Pareto解时,算法基于关键路径法采用正向顺推函数FC和反向逆推函数IC得到其对应的调度矩阵。通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

基于NSGA-Ⅱ的多目标车间设备布局

车间设备布局问题具有多目标、多约束的特点。文中以物流搬运费用、非物流关系以及面积利用率作为优化目标,构建了车间设备布局的多目标优化模型。采用带精英策略的非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解,克服了传统加权法求解多目标问题时加权系数难以确定,无法保证多个目标同时优化的缺点。基于AHP和TOPSIS相结合的方法,从NSGA-Ⅱ求得的Pareto解集中,选出了最适合企业实际情况的布局方案,以一个实例证明了本方法的有效性。     

卵形截面钢丝螺旋弹簧切应力分析及多目标优化设计

卵形截面钢丝螺旋弹簧如今广泛应用于发动机气门弹簧、离合器弹簧等领域.基于弹性理论,对卵形截面钢丝螺旋弹簧切应力进行分析,提出一种切应力计算方法.弹簧截面扭转基本方程为非齐次偏微分方程.通过换元法、分离变量法及Fourier展开法得到截面扭转切应力,基于半逆解法得到弯曲情况下的切应力,将修正后的扭转切应力和弯曲切应力叠加得到总切应力.通过有限元仿真,验证了计算方法的正确性.基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法(a fast elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-II)和上述切应力计算方法提出了一种卵形截面钢丝螺旋弹簧多目标优化设计方法.优化结果表明,该方法可以为卵形截面钢丝螺旋弹簧的设计提供参考.     

考虑学习效应的单人作业车间多目标调度算法

为减少受学习效应影响的单人作业车间的最大完工时间和工人行走时间,建立了考虑依赖加工时间和的学习效应的单人单工序多机车间调度模型,提出考虑学习效应的多目标贪婪算法(MOGL),融合了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与基于贪婪的邻域搜索,构造了迭代多目标遗传算法(IMOGA),并基于MO-GL设计了初始解集....     

基于双链式结构的云制造系统内资源调度

为提高云制造系统内各参与主体间的信任度及资源调度效率,研究基于双链式结构的云制造系统。首先,对区块链技术应用于云制造系统中进行分析,设计企业信息公有链及制造资源联盟链上的业务流程。其次,提出将资源调度算法写入制造资源链的智能合约中自动执行资源调度,建立考虑创新性和匹配性的多目标资源调度模型,使用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解。最后,进行实验仿真分析,将本文所提出双链式结构及资源调度模型与传统云制造资源调度模型做对比,验证模型的有效性。结果表明,在基于双链式结构的云制造系统内各参与节点间相互信任后,制造资源调度具有更优的非支配解集并且资源调度速度得到了提升。     

复合拣选策略下堆垛机作业序列优化问题

订单拣选是配送中心最费时费力的环节,配送速度不仅是新型电商的核心竞争力也是大型制造企业物料配送的核心指标,复合式拣选策略成为提高配送速度的重要方式.结合复合式拣选方式中货物之间不同的出货要求,将货物按照出货的紧急程度进行分类,建立了以能耗成本、作业时间以及出货惩罚值最小化为目标的堆垛机拣选作业序列多目标优化模型.通过改...     

基于NSGA-II的多目标设备动态布局方法

对多个计划期内需求可预测的车间动态设备布局问题进行了研究.针对这一多目标、多约束的问题,以物流搬运和重布局费用之和、非物流关系以及面积利用率作为优化目标,将动态布局问题转化为重布局过程和多个子计划期的静态布局问题,构建了针对不等面积设备的动态多期布局问题的连续型多目标优化模型.采用带精英策略的非支配遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)进行求解,克服了传统加权法求解多目标问题时加权系数难以确定和无法保证多目标同时优化的缺点,求解得到Pareto解集,供决策者根据企业实际情况优中选优.通过实例验证了本方法的有效性.     

集成供应商选择的产品族设计多目标方法

为避免将产品族设计和供应商选择过程分割而导致不可行或非最优的产品开发方案,以及从多角度对产品族优化设计方案进行评估和权衡,提出一个集成供应商选择的产品族设计多目标优化方法,并建立了一个以最大化产品族总利润和最小化产品族生产风险为多目标的优化模型。在该模型中考虑了产品情感属性对消费者选择行为的影响,以更准确地分析消费者的购买偏好、实现产品族的优化过程。针对优化问题,采用非支配排序遗传算法对模型进行求解。通过实际案例说明了所提优化方法和求解算法的可行性和合理性。     

低碳策略下的多目标柔性作业车间调度

为解决低碳策略下多目标柔性作业车间调度问题,在深入分析柔性作业车间多目标调度研究现状和不足的基础上,结合基于设备状态—能耗曲线的低碳策略,提出包括能源消耗、最大完工时间、加工成本和成本加权加工质量的多目标柔性作业调度模型。针对上述模型,设计了基于血缘变异的改进非支配排序遗传算法,该算法根据计算交叉染色体的血缘关系确定变异率,优化了交叉和变异策略,解决了算法的早熟问题。针对具体实例,构建了调度模型和算法,计算结果验证了算法的可行性和有效性。     

考虑机器检修的圆钢热轧批量调度算法

针对圆钢的热轧批量调度问题,考虑实际生产中的机器检修计划对批量连续性加工的影响,以最大化产能利用率、最小化机器调整时间和订单提前拖期为优化目标,建立了多目标的整数规划模型,并提出改进的带精英策略的快速非支配排序算法对模型进行求解。算法结合问题的约束特征,采用改进的NEH算法生成初始解,并采用罚函数的思想设计适应度函数,对种群中存在的不合理解设计修复规则进行修复;针对遗传进化过程,设计了遗传操作方式,并在算法迭代过程中嵌入基于有限搜索范围的邻域搜索算法,避免算法陷入局部最优。实验结果表明,模型和算法对问题的描述和求解是可行有效的。     

自适应粒子群求解资源动态分配项目调度问题

为了解决传统任务资源固定分配难以实现动态与高效调度的问题,建立了任务资源动态分配项目调度的数学模型,给出了任务调度方案的生成算法。为了克服基本粒子群优化算法的早熟收敛问题,平衡其全局与局部搜索能力,提出了一种改进的自适应粒子群优化算法,该算法采用惯性权重因子周期性衰减和改进的变异策略以及不变位交叉法实现粒子的更新。最后对通用标准库进行了测试,结果表明,所建模型和改进算法能够有效地缩短项目工期,提高资源利用率和算法效率。     

结合性能评价的多目标经营过程资源配置优化

经营过程的质量,既取决于经营过程链的结构,又取决于资源和组织的配置。经营过程资源配置质量由基于相似度排序技术的平均的理想资源配置贴近度和基于信息熵的资源配置均衡性所组成。这种质量可理解成经营过程运作的事前预估质量。建立了时间、成本和质量的多目标经营过程资源配置优化模型,采用混合型非受支配排序遗传算法求解这类决策变量较多的多目标优化问题,大致给出了进化过程所产生的Pareto全集的聚类中心。以劳动力密集型的船舶并行建造为例,说明了经营资源配置质量的解析描述和混合型非受支配排序遗传算法,对于动态资源配置是有效的。     

基于NSGAⅡ的齿轮减速器多目标优化研究

为了解决工程设计中有离散变量、多约束的多目标优化问题,对改进的非占优排序遗传算法(NSGAⅡ)进行了研究,通过基于拥挤距离的非占优排序,提出了离散变量和多约束的处理方法,利用Matlab软件编写了NSGAⅡ的多目标优化程序,并以二级减速器多目标优化设计为例,建立了多目标优化数学模型,运用NSGAⅡ算法求解得到了帕累托最优解集,根据模糊集合理论的有关方法选取了最优解,与传统方法得到的结果相比,体积、失效概率和传动误差都有不同程度的降低。研究结果表明,修改后的NSGAⅡ能用于有效地求解有离散变量、多约束的多目标优化设计问题。     

Multi-objective optimization of combustion,performance and emission parameters in a jatropha biodiesel engine using Non-dominated sorting genetic algorithm-II

The present work studies and identifies the different variables that affect the output parameters involved in a single cylinder direct injection compression ignition (CI) engine using jatropha biodiesel. Response surface methodology based on Central composite design (CCD) is used to design the experiments. Mathematical models are developed for combustion parameters (Brake specific fuel consumption (BSFC) and peak cylinder pressure (P_max)), performance parameter brake thermal efficiency (BTE) and emission parameters (CO, NO _x , unburnt HC and smoke) using regression techniques. These regression equations are further utilized for simultaneous optimization of combustion (BSFC, P_max), performance (BTE) and emission (CO, NO _x , HC, smoke) parameters. As the objective is to maximize BTE and minimize BSFC, P_max, CO, NO _x , HC, smoke, a multiobjective optimization problem is formulated. Nondominated sorting genetic algorithm-II is used in predicting the Pareto optimal sets of solution. Experiments are performed at suitable optimal solutions for predicting the combustion, performance and emission parameters to check the adequacy of the proposed model. The Pareto optimal sets of solution can be used as guidelines for the end users to select optimal combination of engine output and emission parameters depending upon their own requirements.     

求解资源受限多项目调度的改进遗传规划算法

针对优先级规则调度不具备优化能力的缺陷,提出了一种应用于资源受限多项目调度的改进超启发式遗传规划算法以进化出更理想的优先级规则.通过分析现有优先级规则构建出适用多项目调度的归一化属性集和顶层判别编码方式,并结合NSGA-Ⅱ虚拟适应度分配方法对种群进行评估以实现多目标优化.设计了一种多样性种群更新方式,以避免传统遗传规划...